科学家正在利用 AI 改造植物以对抗气候变化

大气中过多的碳正在引发许多气候变化，并对我们以及动物和植物的生存构成真正威胁。极端热浪、风暴、长期干旱和灾难性洪水就是其结果。因此，我们需要某种能帮助减少大气中碳的物质，而没有什么比植物更好——是的，那些看起来赏心悦目、提供宁静环境和良好能量的绿色植物。

植物从大气中吸收二氧化碳，因为它们具有这种天然能力。Salk 的科学家正在利用植物的这一特性，通过重新设计根系以储存更多碳来净化空气中的二氧化碳。他们先进的工具 SLEAP 是一种人工智能软件，用于跟踪根系生长的不同特征。

设计新植物以对抗气候变化

Salk 研究所名为 Harnessing Plants Initiative (HPI) 的项目专注于开发利用植物储存碳的解决方案，因为植物已经在生物量中储存碳。但这种储存通常是暂时的，因为当植物死亡或作物收获时，储存的碳会返回大气。Salk 正试图提高其储存更多碳的能力，并延长储存时间。

HPI 科学家正在使用 SLEAP 设计这些拯救气候的植物。它易于使用，最初是为跟踪实验室中的动物运动而设计的，现在已被采用用于研究根系结构。 

在最近的一项研究中，研究人员揭示了 SLEAP 的新协议，该协议将分析根系特征，如生长深度、宽度、随时间增长的尺寸以及其他物理特征，这些特征在 SLEAP 之前测量起来非常令人疲惫且耗时。

SLEAP 是植物研究的一大飞跃

SLEAP 已经在帮助科学家，因为他们已经生成了广泛的植物根系目录。识别这些植物根系将帮助科学家找到与他们正在寻找的特征相关的基因。它还将有助于确定植物的多个特征是否由相同的基因定义。 

Salk 研究人员将能够确定哪些基因有助于设计他们的新植物。参与开发 SLEAP 的科学家 Elizabeth Berrigan 表示，

“我们创建了一个在多种植物类型中验证的稳健协议，减少了分析时间和人为错误，同时强调可访问性和易用性——而且无需对实际的 SLEAP 软件进行任何更改。”

来源：Salk 研究所。

Salk 研究人员在不同植物类型（例如水稻、油菜和大豆）上测试了该模型。他们还针对十字花科植物的开花杂草 Arabidopsis thaliana 进行了测试，并在试验后发现 SLEAP 在训练 AI 模型 方面比以前的做法快 10 倍，在预测新数据上的植物结构方面也快 10 倍。

研究人员 现在正专注于一个新的挑战，即使用 SLEAP 检查 3D 根系结构。SLEAP 的研究将继续进行，因为它已经在 Salk 研究所加快了研究进程。